TY -的A2 -李,Qingchao AU -王,王盟,嫉妒心重,雅蕾AU -金,Xiaoliang PY - 2023 DA - 2023/06/13 TI -预测岩爆等级分类基于PCA-SSA-PNN架构SP - 5299919六世- 2023 AB -岩爆的不确定性和复杂性带来了巨大困难岩爆的预测成绩。为了估计岩爆的风险等级,一个集成的方法结合主成分分析(PCA)和麻雀搜索算法(SSA)和概率神经网络(并)提出。考虑到岩体的地应力、岩石的强度,和岩体的强度的主要影响因素是岩石破裂,最大地应力
σ
马克斯
,最大切向应力
σ
θ
,岩石强度
σ
ci
、岩体强度
σ
厘米
和三个岩爆评价指标(
σ
θ
/
σ
ci
,
σ
ci
/
σ
马克斯
,
σ
厘米
/
σ
马克斯
)选择构成了岩爆等级评价指标体系。43组岩石破裂工程数据聚集。使用PCA预处理岩石破裂后数据,四个新PCA线性独立的索引1,主成分分析2,主成分分析3,主成分分析4得到估算岩爆的成绩。掸邦军是利用并优化平滑因子。使用PCA-SSA-PNN-based体系结构,提出了一种新的多索引岩爆等级预测方法。新的多索引的结果岩爆等级预测方法比较与单和多索引的预测方法。这表明多索引的预测岩爆预测方法更接近实际岩爆等级比单指标的岩爆预测方法;与其他多索引岩爆预测方法相比,预测精度PCA-SSA-PNN更大(90%)和更有效的预测岩爆的成绩。这里给出的结果可能对岩爆预警提供参考。SN - 1468 - 8115 UR - https://doi.org/10.1155/2023/5299919 - 10.1155 / 2023/5299919摩根富林明Geofluids PB - Hindawi KW - ER